dataframe groupby 多行并一行

可以使用 `agg` 函数和 `join` 函数将多行合并为一行。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一个名为 `group_col` 的列需要进行分组，并且需要将其他列合并为一行。

你可以使用以下代码将多行合并为一行：

# 定义自定义函数，用于将多行合并为一行
def join_rows(group):
    # 将每个分组中的多行合并为一行
    row = group.iloc[0]
    for col in group.columns:
        if col != 'group_col':
            row[col] = ', '.join(str(x) for x in group[col])
    return row

# 对 DataFrame 进行分组并将多行合并为一行
result_df = df.groupby('group_col').agg(join_rows).reset_index()

在这个例子中，`join_rows` 函数用于将多行合并为一行，`agg` 函数用于对 DataFrame 进行分组并应用 `join_rows` 函数，在最后使用 `reset_index` 函数将分组的列重新变为普通列。

相关问题

pandas如何将多行重复数据合并成一行

可以使用Pandas库中的groupby()函数和agg()函数将多行重复数据合并成一行。具体的做法是先读取多行数据到一个Pandas的DataFrame中，然后使用groupby()函数对重复的数据进行分组，最后使用agg()函数将每组数据合并成一行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取多行数据到一个DataFrame中
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用groupby()函数对重复的数据进行分组，然后使用agg()函数将每组数据合并成一行
merged_df = df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].agg(lambda x: ' '.join(x)).reset_index()

# 输出合并后的DataFrame
print(merged_df)

在上面的示例代码中，我们假设数据已经保存在一个名为`data.csv`的CSV文件中，然后使用Pandas库的read_csv()函数将数据读取到一个DataFrame中。接着使用groupby()函数对DataFrame中的重复数据进行分组，指定分组的列为`col1`和`col2`，并指定需要合并的列为`col3`。最后使用agg()函数对每组数据进行合并，将`col3`列中的多行数据合并成一行，并使用空格分隔。最后使用reset_index()函数将合并后的DataFrame的索引重新编号，然后将结果输出到屏幕上。

需要注意的是，上面的示例代码只是一种合并数据的方式，具体的实现方式需要根据实际情况进行调整。另外，如果需要将多列数据合并成一列，只需要在agg()函数中指定多个列名，然后使用空格或其他分隔符进行连接即可。

pandas如何将多行中出现的相同号码变成一行展示

可以使用pandas的groupby方法对数据进行分组，然后再对每个组中的数据进行合并，最终得到只包含唯一号码的一行数据。

具体步骤如下：

1. 对数据进行分组，以号码为键进行分组：

groups = df.groupby('号码')

2. 对每个组中的数据进行合并，可以使用agg方法，如下所示：

merged = groups.agg({
    '姓名': 'first', 
    '地址': 'first', 
    '电话': lambda x: ','.join(x)
})

这里使用了lambda表达式来将每个组中的电话号码合并成一个字符串，多个号码之间用逗号分隔。

3. 最后得到的merged就是只包含唯一号码的一行数据，可以根据需要进行保存或者展示。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '号码': ['123456', '123456', '654321', '654321', '654321'],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '地址': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都'],
    '电话': ['111111', '222222', '333333', '444444', '555555']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 对数据进行分组和合并
groups = df.groupby('号码')
merged = groups.agg({
    '姓名': 'first', 
    '地址': 'first', 
    '电话': lambda x: ','.join(x)
})

# 展示结果
print(merged)

输出结果如下：

         姓名  地址             电话
号码                           
123456   张三  北京  111111,222222
654321   王五  广州  333333,444444,555555